まえがき
『つまり、 AI に読解力をつけさせるための研究で積み上げ、エラーを分析してきた蓄積を用いて、人間の基礎的読解力を判定するために開発したテストが RST なのです。』
リスト
- 係り受け: 文節、主語と述語の関係、および修飾語と被修飾語の関係を理解する
- 照応解決: 「それ」「これ」といった指示代名詞が何を指すかを理解する
- 同義文判定: 2つの違った文章を読み比べて、意味が同じであるかどうかを判定する
- 推論: 文の構造を理解した上で、生活体験や常識、さまざまな知識を総動員して文章の意味を理解する
- イメージ同定: 文章と図形やグラフを比べて、内容が一致しているかどうかを認識する
- 具体例同定: 国語辞典的な定義あるいは数学的な定義を読み、それと合致する具体例を認識する
あとがき
まえがきを含めて、新井 紀子 『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』 (東洋経済新報社、2018年)より。リストは本文を編集して作成しました。
開発の経緯については次のように述べられています。
『基礎的読解力を調査すると言っても、そんな調査はこれまで世界中で誰もやっていませんから、方法がありません。そこで、基礎的読解力を調査するためのリーディングスキルテスト (RST) を自力で開発したのです。』
そして、(2018年当時の)AIの読解力はいかほどか。係り受け解析の精度は80%程度あるようです。しかし『推論、イメージ同定、具体例同定の 3 つは、意味を理解しない AI ではまったく歯が立ちません』とのこと。
- タイトル: AI vs. 教科書が読めない子どもたち
- 著者: 新井 紀子
- 出版社: 東洋経済新報社
- 出版日: 2018-02-02